자주 묻는 질문
맞춤형 소프트웨어 개발의 일반적인 과제와 해결책
주요 과제 및 그윗 솔루션
1. 불분명하거나 자주 변경되는 요구 사항
사용자 스토리 매핑 → 핵심 요구 사항을 우선시하고 이해 관계자의 기대치를 맞춥니다.
신속한 프로토타입 제작 → 피그마/Axure와 같은 도구를 사용하여 조기에 실현 가능성을 검증합니다.
변경 관리 프로세스 → 개발 단계에서 "동결 지점"을 구현하며, 후반 단계의 변경 사항에 대해서는 공식적인 승인이 필요합니다.
2. 품질 관리 문제
테스트 주도 개발(티디디) → 코드 병합 요구 사항으로 단위 테스트 범위를 규정합니다.
자동화된 테스트 파이프라인 → 회귀 테스트를 위해 셀렌 + Jenkins를 통합하여 출시 후 결함을 80% 이상 줄였습니다.
3. 사용자 경험(사용자 경험)이 좋지 않음
사용자 여정 매핑 → 개발을 시작하기 전에 상호작용 흐름을 최적화합니다.
A/B 테스트 및 사용성 테스트 → 사용자 인터페이스/UX를 개선하기 위해 실제 사용자를 반복적인 피드백 루프에 참여시킵니다.
GWIT의 핵심 원칙:
✔ 요구 사항을 조기에 검증하세요
✔ 투명하고 통제된 프로세스
✔ 처음부터 품질 구축
창고 재고 관리 소프트웨어의 일반적인 과제 및 솔루션
주요 과제 및 그윗 솔루션 1. 부정확한 재고 데이터 바코드/RFID 통합 → 품목을 종단간 추적하여 오류를 줄입니다.<0.3%.
Dynamic Cycle Counting → Implements ABC analysis (e.g., frequent counts for high-value "A" items).
2. Overly Complex Operations
Smart Form Engine → Auto-fills fields (e.g., SKU specs, batch numbers) via scanning.
RPA Automation → Guides staff with standardized workflows, cutting training time by 50%.
3. Multi-Warehouse Coordination Issues
Distributed Database (TiDB) → Ensures real-time sync across locations.
AI-Driven Alerts → Predicts safety stock thresholds and triggers mobile notifications for anomalies.
4. System Performance Bottlenecks
Microservices Architecture → Isolates core modules (orders, inventory, reporting) for scalability.
Redis Caching Layer → Boosts query speeds, handling 5,000+ concurrent users with sub-second response.
Advanced Capabilities
Real-Time Analytics → Apache Flink processes in/outbound data flows for AI-powered decisions.
Inventory Optimization AI → Generates automated procurement and transfer recommendations.
Low-Code Customization → Visual platform lets users design reports/approval workflows without coding.
Technical Excellence:
✔ Modular Development → 3-week iterative release cycles
✔ Automated Ops + Canary Deployments → Minimizes upgrade risks
✔ Future-Ready Architecture → Supports 99.99% uptime and unmanned warehouse expansion
사스(SaaS) 애플리케이션 관리 시스템 및 솔루션의 일반적인 문제
데이터 사일로 및 시스템 단편화 문제를 해결하기 위해 그윗 사스(SaaS) 기술팀은 통합 데이터 플랫폼 아키텍처를 채택했습니다. 표준화된 데이터 모델을 구축하고 ETL 도구를 통합하여 이기종 시스템의 데이터를 정제합니다. 또한, 딩톡, 위챗 일하다, 오에이 시스템과의 통합 등 즉시 사용 가능한 API 템플릿을 제공하는 사전 구축된 산업별 커넥터를 제공합니다.
멀티 테넌트 리소스 경합 현상을 해결하기 위해 그윗 팀의 사스(SaaS) 기술 백본은 동적 리소스 할당량을 제안했습니다. 즉, 테넌트 SLA에 따라 컴퓨팅 리소스(CPU/메모리 탄력적 확장)를 자동으로 할당하는 것입니다.
권한 없는 작업으로 이어지는 사용자 권한 구성 오류나 민감한 데이터 유출 위험을 초래하는 필드 수준 권한 부족과 관련된 문제에 대해 그윗 기술 팀은 ABAC(속성 기반 액세스 제어) 동적 권한 부여 모델을 제안했습니다. 이는 환경 속성(아이피 주소, 시간, 장치)을 기반으로 권한을 동적으로 조정하는 것입니다.
그윗 사스(SaaS) 기술 팀은 또한 사스(SaaS) 프로젝트 구현 로드맵에 대한 제안을 제공합니다.
단기:
통합 인터페이스 관리를 위한 API 게이트웨이를 배포하고 주요 타사 시스템과 통합합니다.
하이브리드 RBAC(역할 기반 접근 제어) + ABAC 권한 모델을 구현하고 민감한 데이터를 완전히 암호화합니다.
중기적으로:
맞춤형 요구 사항의 80%를 지원하고 코드 변경 비율을 줄이는 로우코드 플랫폼을 구축합니다.
99.95% 가용성을 달성하기 위해 카오스 엔지니어링 프레임워크를 출시합니다.
장기적으로:
AWS, 하늘빛, 화웨이 Cloud에서 원활한 마이그레이션을 지원하기 위해 멀티 클라우드 아키텍처를 구현합니다.
구현 핵심: 그윗 기술팀은 고객이 데이터 상호 운용성 및 권한 제어 관련 문제 해결을 우선시할 것을 권장합니다. 표준화된 인터페이스와 동적 권한 모델을 구축함으로써 고객 신뢰를 신속하게 구축할 수 있습니다. 이후 아키텍처를 점진적으로 업그레이드할 수 있습니다.
사스(SaaS) CRM을 사용하여 소매업체의 데이터 통합 과제 해결
그윗 기술팀은 주요 기술 구현 세부 사항을 다음과 같이 자세히 설명했습니다. 실시간 이기종 프로토콜 변환 프로토콜 어댑터 계층 아파치 Camel을 사용하여 다중 프로토콜 변환을 구현합니다. // 수액 IDoc을 JSON으로 변환하는 예 ~에서("수액-아이닥:대기줄:명령") .언마샬().아이닥() .본문으로 변환(제이슨.수업) .에게("카프카:명령?중개인=로컬호스트:9092"); 수액 제이코, 에디, AS2를 포함한 20개 이상의 프로토콜을 지원합니다. 스마트 필드 매핑: 동적 매핑 규칙 라이브러리 구축(예: 고객 관계 관리(CRM) 필드 "이동하는"을 ERP 필드 "TEL_NUMBER"로 매핑). 자동화된 데이터 흐름 처리 실시간 데이터 파이프라인 단계 | 기술 | 성능 지표 데이터 수집 | 데베지움 질병통제예방센터 | 처리량: 초당 100,000개 레코드 스트림 처리 | 아파치 플링크 | 지연 시간:<50ms
Persistent Storage | Cassandra + Redis | Write QPS: Over 50,000
Typical Processing Logic:
-- Detecting abnormal orders
INSERT INTO error_orders
SELECT * FROM orders_stream
WHERE total_amount < 0
OR customer_id NOT IN (SELECT id FROM crm_customers);
3.Business Process Automation Orchestration
BPMN Visual Modeling
시스템 간 비즈니스 프로세스의 자동화된 실행을 달성합니다. 보상 거래 설계 사거 패턴 구현: 단계 | 정방향 동작 | 역방향 보상 동작 고객 관계 관리(CRM) 고객 생성 | CRM.고객 생성() | CRM.고객 삭제(고객 ID) ERP 판매 주문 생성 | ERP.판매 주문 생성() | ERP.주문 취소(주문 ID) 물류 용량 예약 | 기호 논리학.책 운송() | 기호 논리학.예약 취소() 거래 성공률이 99.97%로 증가했습니다. 그윗 기술팀의 다중 시스템 통합 솔루션은 왓슨스 및 Miniso와 같은 소매 기업에서 성공적으로 구현 및 검증되었으며, 운영 비용을 평균 35% 이상 절감했습니다. 봄 구름 + 아파치 플링크 기술 스택을 사용하여 구현을 시작하는 것이 좋습니다.
기업 사물인터넷 시스템 개발 및 솔루션의 일반적인 과제
그윗 기술팀 사물인터넷 구축 솔루션: 보안 보호 기술 스택 제로 트러스트 보안 아키텍처 디바이스 신원 인증: 티엘에스 상호 인증과 국가 암호 SM9 알고리즘을 결합하여 디바이스 지문 고유성 검증을 구현합니다. 동적 데이터 암호화: AES-256 및 양자 키 분배 기술을 사용하여 전송 링크의 보안을 보장합니다. 위협 탐지 시스템: 연귀 공격&씨케이 프레임워크 기반 행동 분석 엔진을 구축하여 비정상 작동 체인을 실시간으로 탐지합니다. 데이터 처리 아키텍처 업그레이드 하이브리드 컴퓨팅 아키텍처 엣지 계층: 아파치 카프카 Edge와 웹어셈블리 스트림 처리 엔진(지연 시간)을 결합합니다.<50ms).
Fog Computing Layer: Supporting tens of millions of data points with TDengine/InfluxDB time-series database clusters.
Cloud Layer: Implementing cross-system federated data analysis with a digital twin platform to support real-time decision-making feedback.
Intelligent Maintenance System
OTA Upgrade Management: The GWIT technology team uses differential upgrade technology (BSDiff algorithm) to transmit only the differential data packages, reducing network bandwidth usage.
Predictive Maintenance: Utilizing an LSTM neural network-based Remaining Useful Life (RUL) prediction model for equipment, the team can provide early warnings of failures up to 30 days in advance, reducing maintenance costs by 35%.
Implementation Highlights:
GWIT's technology team has successfully implemented the most advanced technology combination of Zero Trust Architecture + 5G TSN + Digital Twin in enterprises such as BMW, achieving end-to-end deterministic communication and millisecond-level response.